NVIDIA DGX SPARK의 전력 소비와 RTX 4090은 디자인 목적과 아키텍처에 따라 크게 다릅니다.
DGX 스파크 전력 소비
DGX Spark는 소형 AI 슈퍼 컴퓨터로 설계되었으며 5 세대 텐서 코어와 20 개의 ARM CPU 코어가 장착 된 Grace Blackwell GPU를 특징으로합니다. AI 개발 및 추론에 최적화되어 최대 1,000 개의 AI 컴퓨팅 성능을 제공합니다. DGX Spark는 최대 170W의 전력을 소비하여 모델 추론 및 미세 조정과 같은 AI 작업에 대한 전력 효율적인 솔루션입니다 [1] [2].
RTX 4090 전력 소비
대조적으로, NVIDIA RTX 4090은 주로 게임 및 그래픽 집약적 인 응용 프로그램에 주로 사용되는 고급 그래픽 카드입니다. 공식 TDP는 450W의 전력 소비가 훨씬 높습니다. 그러나 실제 게임 시나리오에서 RTX 4090은 일반적으로 300W에서 400W 사이에 소비되며, 가끔씩 오버 클로킹 또는 매우 까다로운 게임 동안 400W 이상의 스파이크가 있습니다 [3] [4] [7]. 스트레스 테스트 또는 VR 게임과 같은 극단적 인 경우 500W ** 이상의 전력 소비 수준에 도달 할 수 있습니다 [4] [8].
비교
- 목적 : DGX Spark는 효율성과 소형성에 중점을 둔 AI 작업에 맞게 조정되었으며 RTX 4090은 고성능 게임 및 그래픽 렌더링을 위해 설계되었습니다.
- 전력 효율성 : DGX 스파크는 의도 된 사용 사례에 대해 훨씬 더 전력 효율적이며 일반적인 조건에서 RTX 4090의 전력의 절반 미만을 소비합니다.
- 성능 : 두 장치 모두 해당 도메인에서 고성능을 제공하지만 RTX 4090은 원시 그래픽 처리 능력에 최적화 된 반면 DGX Spark는 AI Compute 작업에서 탁월합니다.
전반적으로, 두 장치는 각각의 분야에서 강력하지만 다른 요구를 충족시키고 설계 목표를 반영하는 뚜렷한 전력 소비 프로파일을 가지고 있습니다.
인용 :
[1] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebrended-to-dgx-spark-dgx-cendation-announced/
[3] https://www.chillblast.com/blog/what-power-supply-do-you-need-for-the-nvidia-rtx-4090
[4] https://hwbusters.com/gpu/nvidia-rtx-4090-detailed-power-analysis-ideal-power-supply/
[5] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[6] https://www.youtube.com/watch?v=lz25Z_un4BQ
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-3090-deep-learning-benchmark
[8] https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/ysc7xy/rtx_4090_power_consumption/
[9] https://www.reddit.com/r/amd/comments/13ljfd7/rtx_4090_vs_rx_7900_xtx_power_scaling_from_275w/